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Business Data Cloud

SAP TechEd 2026 (parte 1): BDC, Datasphere, SAC y BW con Joule

Qué anunció SAP en TechEd 2026 para BDC (Dremio y data products desde Joule Studio), Datasphere, SAC y BW/4HANA, y qué cambia Joule para un equipo BI.

Por 12 min de lectura
Diagrama de capas: Joule Work arriba, Joule Studio y SAP Business AI Platform en medio y SAP Business Data Cloud como base, con las novedades de TechEd 2026 resaltadas
Índice del artículo

Del 27 al 29 de octubre de 2026 SAP celebró SAP TechEd en Berlín y en formato virtual. El mensaje fue uno solo: Joule. Joule Work como forma de trabajar, Joule Studio para construir agentes y SAP Business AI Platform debajo de todo. Para quienes trabajamos en BI, lo interesante es el papel que SAP da a SAP Business Data Cloud (BDC): el contexto de negocio en el que se apoya Joule para no inventarse las respuestas. He repasado los anuncios oficiales y los blogs de producto de esa semana y lo he dividido en dos partes. En esta primera tienes lo que afecta a BDC, Datasphere, SAC y BW/4HANA, con el estado de cada cosa. En la segunda parte cuento las novedades de ABAP y la formación gratuita que SAP ha abierto hasta diciembre.

SAP Business Data Cloud: el contexto en el que se apoya Joule

SAP llama a BDC el grounding engine de la empresa autónoma. Dicho de otro modo: si un agente de Joule responde sobre ventas o cobros, debería hacerlo a partir de data products gobernados y de su semántica, no de lo que el modelo crea saber. Estas son las novedades, con el estado que SAP indica en su guía de anuncios:

Novedad Qué aporta Estado
Lakehouse abierto con Dremio Apache Iceberg nativo, catálogo basado en Apache Polaris integrado con el catálogo de BDC y un motor SQL federado que consulta sin copiar datos (SQL Server, Oracle, Postgres, MongoDB…) GA planificada para el Q1 2027
Data products desde Joule Studio Crear y consumir data products de BDC desde Joule Studio, y dar a los agentes acceso en ejecución dentro de los controles que ya define IT GA planificada para el Q1 2027
SAP BDC Ontology Manager Vistas por dominio del SAP Knowledge Graph (por ejemplo, cobros: clientes, facturas, condiciones de pago, riesgo) para dar a cada agente solo el contexto que necesita Beta en noviembre de 2026
SAP Knowledge Graph con datos del cliente Incorpora data products gestionados por SAP y data products propios de BDC, no solo los modelos de referencia de SAP GA planificada para el Q1 2027
SAP Databricks ampliado Llegan Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway y Lakebase, la nueva SAP Application Data Foundation y una integración entre Joule y Genie Anunciado; la guía no da fecha
SAP Reltio Gestión de datos maestros multidominio dentro de BDC, con resolución de entidades por IA GA en BDC; sus data products, Q1 2027

La lectura de consultor: casi todo lo que afecta a BDC es anuncio con fecha en 2027 o beta. Lo que ya está disponible es la capa de Joule (Joule Work, Joule Studio y el agent gateway, en GA por fases) y SAP Reltio.

Dremio: el lakehouse abierto de BDC

Es la novedad de más calado para la arquitectura de datos. SAP anunció la compra de Dremio el 4 de mayo de 2026 y la cerró el 6 de julio. En TechEd explicó qué va a aportar a BDC:

  • Iceberg como formato nativo. BDC ya soportaba Delta Lake y ahora suma Apache Iceberg. En la nota de la compra, SAP llega a hablar de un BDC «nativo de Iceberg», donde datos SAP y no SAP conviven en el mismo formato abierto sin conversiones.
  • Un catálogo universal basado en Apache Polaris y la API REST de catálogo de Iceberg, integrado con el catálogo de BDC. SAP lo presenta como la capa de descubrimiento y semántica de BDC y como la base del SAP Knowledge Graph: significado, relaciones, permisos y linaje en un único punto de acceso para cualquier motor, sea de SAP o no.
  • Un motor SQL federado que consulta lakehouses y bases de datos relacionales sin mover los datos, con acceso en lenguaje natural desde Joule Work.
  • Reflections. Dremio aprende cómo se consultan los datos y precalcula y optimiza los resultados de forma automática, y los adapta cuando cambia la carga. SAP lo vende como alternativa a mantener a mano tablas resumen, vistas materializadas o extractos para BI.
  • Serverless y elástico: escala solo cuando hay picos y vuelve a bajar, sin capacidad fija que dimensionar. SAP lo presenta como complemento del motor en memoria de SAP HANA Cloud, que sigue siendo la pieza para lo transaccional y el tiempo real.

Para un equipo que hoy persiste vistas en Datasphere para que SAC vaya rápido, las Reflections son lo más interesante. Pero todo esto tiene GA planificada para el Q1 2027. Antes de rediseñar nada, yo preguntaría a SAP tres cosas: cómo convivirá el motor de Dremio con las vistas persistidas y las réplicas de Datasphere, si consumirá capacidad aparte en BDC y qué ocurre con las autorizaciones (DAC) cuando una consulta federada cruza fuentes SAP y no SAP.

Data products creados desde Joule Studio

La guía oficial lo dice así: los equipos de desarrollo podrán crear y acceder a data products de BDC directamente desde Joule Studio. Además, el cliente podrá dar a los agentes acceso en tiempo de ejecución a esos datos, siempre dentro de los controles que IT ya tiene autorizados. SAP lo describe como la automatización de algo que hasta ahora era manual. GA planificada para el Q1 2027.

Encaja con la idea de desarrollo basado en intención que se vio en la keynote. Describes lo que quieres y Joule Studio, apoyado en el SAP Knowledge Graph, SAP LeanIX, SAP Signavio y los SAP Domain Models, localiza las APIs, los servidores MCP y los data products relevantes, y genera la especificación y la estructura del agente. Para BI, la consecuencia es clara: el data product deja de ser algo que solo modela el equipo de datos y pasa a ser también una pieza que un desarrollador de agentes pide y consume. Por eso el gobierno de data products (solicitudes, data stewards, acuerdos de acceso) se vuelve todavía más importante.

Ontology Manager, Knowledge Graph, Databricks y Reltio

  • SAP BDC Ontology Manager (beta en noviembre): permite crear vistas por dominio del Knowledge Graph con ayuda de IA, usando data products de SAP y propios, y reutilizarlas en otros casos de uso para gastar menos tiempo y menos tokens.
  • Knowledge Graph con tus datos: hasta ahora se nutría de aplicaciones SAP concretas. Incorporará los data products propios de BDC y los datos de extensiones de SAP Autonomous Suite. Nuestros modelos pasan a ser contexto para Joule.
  • SAP Databricks: SAP anuncia que el alcance completo de la plataforma de Databricks estará disponible de forma nativa en BDC. Con SAP Application Data Foundation, los datos de las aplicaciones SAP se pueden consumir en el motor de BDC que elijas, SAP Databricks incluido, y compartir sin copias con BDC Connect.
  • SAP Reltio: ya disponible en BDC. Unifica clientes, proveedores y productos de sistemas SAP y no SAP. Podrá construir data products unificados (Q1 2027) y, junto con SAP Master Data Governance en BDC, refuerza la gestión de datos maestros dentro de la plataforma.
Calendario de los anuncios de SAP TechEd 2026: octubre de 2026 ya disponible, noviembre en beta, Q4 2026 planificado, fecha límite el 31 de diciembre de 2026 y Q1 2027 planificado
Calendario de lo anunciado según las fuentes oficiales de SAP. Elaboración propia.

SAP Datasphere: soberanía, la wave 2026.22 y Joule

En la keynote, Datasphere solo aparece en un anuncio: SAP Sovereign Cloud en AWS incorporará SAP Datasphere, SAP AI Core y Joule, con GA planificada para el Q4 2026 en Reino Unido, Australia y Canadá. Está pensado para sectores regulados (sector público, banca, sanidad, defensa).

La semana anterior, el 20 de octubre, llegó la wave 2026.22. Lo más útil para un equipo BI:

  • El Data Pipeline Analyzer muestra las stories de SAC afectadas cuando falla un analytic model o una vista expuesta. Por fin se ve el impacto en el negocio desde un único sitio. Te expliqué esta herramienta en el post sobre la IA en Datasphere y el Data Pipeline Analyzer.
  • Tarea Expression Evaluator en las task chains: calcula expresiones con parámetros de entrada y salida y las reutiliza en las tareas siguientes, lo que permite cadenas más dinámicas.
  • Conexiones personalizadas a APIs REST externas para cargar JSON en el object store con replication flows (solo en espacios de ficheros).
  • Generación de SQL con IA en los transformation flows sobre ficheros, con soporte de CTE.
  • Monitor gráfico de task chains, estados de release de las vistas en el catálogo y sin límite de 100 espacios por usuario en los scoped roles.
  • System mappings para que los transportes se conecten a los data products correctos, que expliqué en el post sobre system mappings y transportes en BDC.

Sobre Joule en Datasphere, un blog de SAP Community del 22 de octubre recuerda dos cosas que conviene tener presentes. La primera: no viene activado; hay que activarlo a nivel de tenant y asignar el privilegio a los usuarios. La segunda: no todo cuesta lo mismo. En el catálogo de Discovery Center, SQL Generation es Base, sin AI Units, pero Semantic Generation (asignar tipos semánticos a datos no SAP) es Premium y sí consume AI Units.

SAP Analytics Cloud: funciones de IA y agentes de planificación

En la keynote no hubo un anuncio específico de SAC, pero en la semana de TechEd hubo novedades. El 26 de octubre, en su resumen de IA del tercer trimestre, SAP dio como disponibles (GA) dos funciones que Discovery Center clasifica como Base, sin AI Units:

  • Prompt Insights: el diseñador de la story inserta un widget con un prompt de LLM y el usuario obtiene análisis de la tabla o respuestas sin sacar los datos a herramientas externas.
  • Story Code Generation: genera el JavaScript de los scripts de la story y explica qué hace cada parte.

A ellas se suma Metrics Trend Analysis, también Base, que resume en lenguaje natural la evolución de las métricas en las suscripciones a informes por correo.

Lo más relevante para planificación son los agentes de planificación de SAC. Un blog de SAP del 23 de octubre publica este calendario orientativo, que no es una confirmación de GA:

Agente Para qué Previsión
Enterprise Planning & Simulation Agent Actividades de planificación y exploración de escenarios Q4 2026
Data Action Design Agent Diseñar la lógica de cálculo de los procesos de planificación Q4 2026
Analytics & Planning Model Creation Agent Traducir requisitos a estructuras de modelo Q4 2026
Data & Analytics Insights Agent Crear experiencias analíticas e insights Q4 2026
Analytics Narrative Agent Convertir hallazgos en narrativa de negocio Q4 2026
Plan Data Upload Agent Cargar datos de entrada en la planificación Q1 2027

El Data Action Design Agent es el que más me interesa: diseñar data actions es de lo que más tiempo consume en un proyecto de planificación (lo vimos en el caso de data actions con los filtros de la story). Pero un agente que propone la lógica de cálculo no sustituye a quien la valida contra el negocio. El propio blog insiste en la supervisión humana.

SAP BW/4HANA: sin anuncios, pero con mensaje

En TechEd no hubo novedades de BW/4HANA. El mensaje llega por otra vía. En una sesión en directo de SAP Learning del 20 de octubre, publicada como preguntas y respuestas el 22, SAP recomienda:

  • Un enfoque por fases: primero un lift & shift de BW 7.5 a SAP BW/4HANA en la Private Cloud Edition (PCE), que es de bajo riesgo y conserva los modelos. Después, mover objetos a Datasphere de forma selectiva con las herramientas de modernización, como los generadores de data products.
  • No hacer un salto directo de BW 7.5 a Datasphere desde cero, porque las herramientas aún no están maduras para ese camino.
  • No apostar por BW Bridge, por sus limitaciones frente a BDC y BW en la Private Cloud Edition.
  • Migrar por dominios (primero Finanzas, luego RR. HH., Compras…) en lugar de todo a la vez.

Lo conté con detalle en BW NetWeaver en BDC más allá de 2030 y en el Query Template Generator. Lo que añade TechEd es un motivo más: si el Knowledge Graph va a aceptar data products propios, los datos de BW publicados como data products podrán ser contexto para Joule. Es mi lectura; SAP no lo ha anunciado expresamente para BW.

Qué cambia Joule para un equipo BI

Si Joule Work se convierte en la puerta de entrada, mucha gente dejará de abrir una story para preguntar «¿cómo van las ventas de este trimestre?». Se lo preguntará a Joule. Y Joule responderá con lo que encuentre en los data products, el Knowledge Graph y sus vistas por dominio. Eso cambia nuestras prioridades:

  1. La capa semántica es el contrato. Descripciones, nombres de medidas, jerarquías y textos dejan de ser documentación opcional: es lo que lee el agente. Un Analytic Model con medidas mal descritas dará respuestas confusas.
  2. Los data products propios cobran peso. Si el Knowledge Graph acepta los data products de BDC del cliente y Joule Studio puede crearlos, nuestros modelos se convierten en contexto para Joule. Hay que publicarlos con el mismo rigor que los de SAP.
  3. Las autorizaciones viajan con el dato. SAP insiste en que los agentes acceden «dentro de los controles ya establecidos». En la práctica, los DAC y los acuerdos de acceso que hoy protegen una story protegerán también la respuesta de un agente. Hay que revisarlos.
  4. Aparece un nuevo trabajo: modelar ontologías. El Ontology Manager encaja de lleno en el perfil de un arquitecto de datos: decidir qué entidades y relaciones ve cada agente.
  5. Vigila el coste. Algunas funciones son Base y otras consumen AI Units (Semantic Generation, por ejemplo). Antes de activar nada, revisa cada función en Discovery Center.

Mi recomendación

Para un equipo BI, TechEd 2026 no cambia el trabajo de mañana, pero sí marca hacia dónde va. Haría tres cosas este trimestre:

  • Revisar la calidad semántica de los Analytic Models y data products que más se usan: descripciones, textos y autorizaciones.
  • Apuntar en el roadmap las fechas del Q1 2027 (lakehouse con Dremio, Knowledge Graph con datos propios, data products desde Joule Studio) y los agentes de planificación de SAC, y validarlas con SAP antes de comprometer nada.
  • Aprovechar la certificación gratuita de Joule Studio, que explico en la segunda parte: es la forma más barata de entender cómo un agente consume, y pronto creará, nuestros data products.

Fuentes

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